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AI能从医学中学到什么？生成性类比与可靠的机器学习系统
近年来，机器学习在医学领域的应用日益广泛，并取得了一定成功。然而，围绕机器学习的诸多不确定性，使其认识论和方法论基础难以确立。学术界常将医学与机器学习进行类比，主张以后者的标准来规范前者的认识论和方法论。但这一类比往往流于表面，缺乏深入剖析。
来自意大利和英国的研究者Emanuele Ratti与Lena Zuchowski在发表于《Studies in History and Philosophy of Science》的论文中，借助哲学家Mary Hesse的工具，将这一类比刻画为临床转化过程与机器学习系统构建过程之间的生成性类比。他们不仅明确了临床转化中通常被隐含提及的认识论和方法论依据，还展示了这些依据如何类推到机器学习语境中。
研究者将临床转化中的依据解释为可靠主义（reliabilist）意义上的，并由此提出一种新的机器学习可靠主义（ML reliabilism）。这种新观点与现有的AI哲学中的可靠主义既有区别又相互兼容。
这一研究的意义在于，它并非简单地套用医学标准，而是通过严谨的哲学分析，为机器学习系统的可靠性提供了新的理论支撑。在AI信任危机频发的当下，这一视角有助于我们重新思考如何构建值得信赖的AI系统，也为AI方法论的研究开辟了新的方向。
